为什么移动 VR 空间定位技术那么难？
为什么移动 VR 空间定位技术那么难？
图片：Nan Palmero/Flickr在已经推出的 VR 头盔中，HTC Vive 的产品体验处于领先地位，其中很大一个原因就是它拥有 Lighthouse 空间定位系统，从而在交互体验上比其它产品更胜一筹。其它两家，Oculus Rift 和 PlayStation VR 也将会推出自家的空间定位系统，于是剩下的一个大问题就是：移动 VR 何时能拥有空间定位？其实移动 VR 还有很多需要解决的问题，空间定位只是其中之一，优先级似乎没那么高，但 Oculus CTO John Carmack 在今年 2 月份时表示自己正在为 Gear VR 研究空间定位技术，而且是 inside out（由内而外）的空间定位，这意味着手机要承担所有的数据处理。为什么不直接用 PC 平台的技术？很多人可能会想，如果 Vive 已经实现了成本合理而且高质量的空间定位技术，为什么不直接用在移动 VR 上面呢？这件事已经有人在做了，大朋在 CES Asia 上举行的 Connect 生态大会上就发布了一套与 G-Wearable 合作的空间定位系统，这是一套和 Lighthouse 类似的激光定位系统。但是应用这套系统就意味着头盔的移动性被限制了，因为需要借助外部设备来实现定位（激光发射站），这样移动 VR 核心的移动性优势也没了。而且其针对 2B 市场，所以就算成本较高也可以接受，但是对消费市场未必很适合。移动性大概也是为什么 Carmack 会选择开发 inside out 空间定位技术，inside out 的系统通常是使用头盔内部的摄像头通过追踪外部环境的变化来判断所处的位置，不需要用到外部设备。只是这样做起来并不容易。为什么这么难？1、缺少相应的传感器根据 Venturebeat 的报道，ARM 开发者关系经理 Nizar Romdan 在接受 GamesBeat 采访时表示，阻碍移动 VR 空间定位技术实现的一大障碍是位置追踪所需的传感器没有多少其它用处。" 移动设备受限于产品形态，" 他说。" 它基本就是块 5 英寸屏幕的薄机身，能塞下多少传感器呢？" 手机厂商在制造手机时可能未必会考虑针对 VR 加入相应的传感器，因为 VR 应用的普及度并不高。不过这一点正在改变，Google 在今年的 I/O 大会上推出了 Daydream VR 平台，为支持 Daydream 的手机画了一条线，要求在传感器、性能、屏幕方面达到相应的标准。所以针对 VR 优化的手机应该会越来越多。而其实在这类手机上市之前，VR 一体机也是个不错的形式。不过，就算有了合适的传感器，还会有别的障碍。2、性能移动头显的空间定位其实已经有了，微软和 Magic Leap 的 AR（增强现实）设备包含了空间定位技术，只是我们暂时还不了解具体是如何实现。在一些解读中，微软的 HoloLens 用的是 Slam 技术来做的空间定位，只是这技术要用到手机上还存在障碍。HoloLens 使用的是 PC 级的处理器且整套设备都是专门针对 AR 的应用场景进行优化的。而手机即便为 VR 作了优化，要用类似技术的话功耗也是一道大坎。" 传感器加的越多，需要处理的信息也就越多，"Romdan 说。" 但功耗的要求却还是一样的。智能手机运行的功率大概是 3W，大一点的能达到 5W，几乎没有能达到 10W 的。相比 PC 上的 300-600W，完全不在同一水平上。所以你得在处理这些信息的同时将功耗保持在低水平上。"因而就算有解决方案，却发现需要 100W 的功耗，也是不行的。有没有好的解决方案？简单说要实现移动 VR 的空间定位并不难，但是要达到进入消费市场的一系列要求却不容易。" 移动 VR 的空间定位是可以实验的，但是想低成本，小功耗，高性能，轻便移动等综合产品指标，就非常难。"Ximmerse 的创始人贺杰告诉雷锋网。Ximmerse 在做移动 VR 空间定位的光学方案，透过头显上的摄像头加上手柄上的光球定位点来实现定位，同时配备了惯性动捕。从大朋在一体机发布会上安排了 Ximmerse 的展台来看，他们的另一套 M-Polaris 定位方案有可能用的就是 Ximmerse 的。据贺杰透露，未来几个月这套系统就将量产，具体效果如何雷锋网会持续跟踪报道。Ximmerse 官网的 X-HAWK 方案，通过为头盔加上摄像头，配上手柄实现 6 自由度的追踪及触感反馈雷锋网专栏作者，资深 VR 从业者王锐告诉雷锋网，他认为 Slam 定位是比较有潜力的技术，特别是随着计算性能的提升同时功耗的下降；另外 Ximmerse 的方案也不错，可以做到低成本的同时有不错的定位精度。Carmack 这边，虽然目前并没有更多消息，但据他表示自己在 " 花大部分 " 时间为 Gear VR 空间定位。作为久负盛名的天才软件工程师，未来会有相当聪明的软硬件结合实现办法也是可期的。原网页已经由 ZAKER 转码以便在移动设备上查看
所以现在还是不能买
这个问题还是hololens的slam解决的最好
HTC VIVE, 看来还是最牛！
大家都在看三星Gear VR也没招：为啥移动VR定位技术这么难？
根据Venturebeat的报道，ARM开发者关系经理Nizar Romdan在接受GamesBeat采访时表示，阻碍移动VR空间定位技术实现的一大障碍是位置追踪所需的传感器没有多少其它用处。“移动设备受限于产品形态，”他说。“它基本就是块5英寸屏幕的薄机身，能塞下多少传感器呢？”手机厂商在制造手机时可能未必会考虑针对VR加入相应的传感器，因为VR应用的普及度并不高。不过这一点正在改变，Google在今年的I/O大会上推出了Daydream VR平台，为支持Daydream的手机画了一条线，要求在传感器、性能、屏幕方面达到相应的标准。所以针对VR优化的手机应该会越来越多。而其实在这类手机上市之前，VR一体机也是个不错的形式。不过，就算有了合适的传感器，还会有别的障碍。2、性能移动头显的空间定位其实已经有了，微软和Magic Leap的AR（增强现实）设备包含了空间定位技术，只是我们暂时还不了解具体是如何实现。在一些解读中，微软的HoloLens用的是Slam技术来做的空间定位，只是这技术要用到手机上还存在障碍。HoloLens使用的是PC级的处理器且整套设备都是专门针对AR的应用场景进行优化的。而手机即便为VR作了优化，要用类似技术的话功耗也是一道大坎。“传感器加的越多，需要处理的信息也就越多，”Romdan说。“但功耗的要求却还是一样的。智能手机运行的功率大概是3W，大一点的能达到5W，几乎没有能达到10W的。相比PC上的300-600W，完全不在同一水平上。所以你得在处理这些信息的同时将功耗保持在低水平上。”因而就算有解决方案，却发现需要100W的功耗，也是不行的。有没有好的解决方案？简单说要实现移动VR的空间定位并不难，但是要达到进入消费市场的一系列要求却不容易。“移动VR的空间定位是可以实验的，但是想低成本，小功耗，高性能，轻便移动等综合产品指标，就非常难。”业内人士告诉雷锋网。VR从业者王锐告诉雷锋网，他认为Slam定位是比较有潜力的技术，特别是随着计算性能的提升同时功耗的下降；另外Ximmerse的方案也不错，可以做到低成本的同时有不错的定位精度。Carmack这边，虽然目前并没有更多消息，但据他表示自己在“花大部分”时间为Gear VR空间定位。作为久负盛名的天才软件工程师，未来会有相当聪明的软硬件结合实现办法也是可期的。
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为什么移动VR空间定位技术那么难
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因为VR空间的定位是属于3轴的定位，而且定位的参考系也存在变动。所以导致定位比较难。
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出门在外也不愁移动VR的空间定位解决方案_旮旯VR_新浪博客
移动VR的空间定位解决方案
　　目前以 GearVR 为代表的移动 VR 头显，与三大 PC VR
头显相比，一个突出的不足就是不能追踪头部的空间运动。Gear VR 只能检测到各方向转头的 3
自由度，而头部在空间中前进、后退等移动则不能检测，也就是说 Gear VR 显示不随在房间行走变化。而 PC VR 头显如 HTC
Vive，可以追踪到转头和平移的 6 自由度，这样人就可以在虚拟空间中走动，沉浸感会强不少。
　　现在的绝大部分的手机对于空间定位，我们可以通过蓝牙，路由器等建立标准点。但是一旦将室内定位与 VR
联系起来，就无法通过其它设备进行辅助了。目前我们已经能通过 Oculus 和 HTC Vive 的摄像头和「base
station」做到进行小范围内的室内定位，但在移动 VR 领域里，空间定位一直是难题，目前还没有任何一个消费者级移动 VR
设备能够做到空间移动，哪怕是 Gear VR。
　　要为移动 VR 增加头部追踪，有两种选择，一种是 Outside-in Tracking，即使用外置的追踪设备，如摄像头或
Lighthouse，并给头显加标记，对头盔进行追踪，另一种，则是 Inside-out Tracking，即让 VR
头显自己去检测环境变化，反向可以计算出 VR 头显自身的运动。
　　Outside-In
则是在外部建立信号发射设备，信号经过外部环境之后再传输到产品自身的接收端中，从而实现位置，场景的判断。目前来说，Outside-In
的技术因为实现简单，效果好而被广泛普及。但是对移动 VR 来说，如果使用这种方式就丧失了移动和便携的优势。
　　而 Inside-Out
就是从发射端发射场景识别信号，经过外部环境后再传送到发射端进行数据处理，也就是说设备本身即是发射端也是接收端。Inside-Out
因为涉及到复杂的计算机视觉算法和需要与强大的硬件支持限制，一直很难普及到小型设备中，目前其有惯性式和光学式两大主流技术路线。
　　基于光学的定位方案很容易受到物理表面反射、纹理、强光等影响，图像算法的功耗也是个不小的问题，要实现商业落地还有难度。而惯性式虽然后于光学式出现，但以其超低廉成本和简便成熟的处理流程，以及完全实时的数据计算和回传机制，逐渐成为了更加可期待的技术解决方案。
　　最后，现阶段逐渐成为网红的无人机避障的应用方案或许能给VR带来一些启发，他们都需要主动去探测环境并对自身做定位。无人机大多会基于图像处理做避障，但也都会加入超声、红外、微波等多种传感器进行综合分析。所以旮旯君认为，移动VR要实现非常稳定的追踪，或许还需要与多传感器的融合。
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